בינה מלאכותית (AI) וסוגיות בהכשרת משאבי אנוש לעיתונות ולתקשורת כיום

TCCS - ההתפתחות המרשימה של בינה מלאכותית (AI) מציבה שינויים עמוקים רבים בעיתונות ובתקשורת המודרנית. בינה מלאכותית הופכת לכלי הכרחי בסביבת המדיה הדיגיטלית, אך יחד עם זאת היא מביאה עמה אתגרים משמעותיים, הדורשים חידושים יסודיים ומקיפים בהכשרת משאבי אנוש לעיתונות ולתקשורת.

סטודנטים לתקשורת מולטימדיה באוניברסיטת הו צ'י מין סיטי לטכנולוגיה במהלך שיעור מעשי בסטודיו של בית הספר. צילום: tuoitre.vn

מוכנותה של מדינה או טריטוריה לטכנולוגיית בינה מלאכותית מוערכת באמצעות שלושה עמודי תווך - ממשלה , טכנולוגיה ותשתית נתונים. בשנת 2021, לראשונה, מדד המוכנות של וייטנאם לבינה מלאכותית הגיע ל-51.82/100, ועבר את הממוצע העולמי של 47.72; קפיצה של 14 מקומות בהשוואה לשנת 2020 ⁽¹⁾ . מדד זה עלה בהתמדה בשנים 2022 ו-2023. נתונים אלה לא רק משקפים את התפתחות טכנולוגיית הבינה המלאכותית, אלא גם מראים את המגמה של היווצרות תעשיית בינה מלאכותית בווייטנאם, המסמנת עידן חדש, עידן של פיתוח לאומי.

בהקשר זה, בינה מלאכותית אינה רק כלי תמיכה, אלא מעצבת מחדש בהדרגה תחומים רבים בחברה, כולל עיתונות ותקשורת. אם בעבר, תהליך הפקת חדשות או דיווח היה תלוי לחלוטין בבני אדם, כיום בינה מלאכותית יכולה לכתוב באופן אוטומטי מאמרים, ליצור תמונות, לערוך סרטונים ואף להציע תוכן לכל קורא. הנוכחות הנרחבת והולכת של בינה מלאכותית מביאה הזדמנויות גדולות לתעשיית העיתונות והתקשורת, אך יחד עם זאת, היא מציבה גם אתגרים משמעותיים. לנוכח שינוי מהיר זה, הכשרת משאבי אנוש לעיתונות ולתקשורת אינה יכולה לעמוד בצד.

כמה השפעות של בינה מלאכותית על פעילות עיתונאית ותקשורתית

פיתוח הבינה המלאכותית מביא שינויים חיוביים רבים לעיתונות ולפעילות התקשורת. על פי דו"ח של מכון רויטרס (בריטניה), עד שנת 2024, יותר מ-75% מחדרי החדשות הגדולים בעולם יישמו בינה מלאכותית בשלבי הפקת חדשות. ממצא זה מראה שבינה מלאכותית הופכת לחלק בלתי נפרד מתעשיית העיתונות המודרנית ⁽²⁾ . ניתן לראות בבירור כמה מההשפעות החיוביות שבינה מלאכותית מביאה לעיתונות ולפעילות התקשורת, כולל:

בינה מלאכותית משתתפת בתהליך היצירה, ועוזרת לייעל את תהליך ייצור התוכן.

בינה מלאכותית מוכיחה את עצמה יותר ויותר כגורם מרכזי באופטימיזציה של תהליך הפקת תוכן לעיתונות ולמדיה, על ידי השתתפות ישירה בשלבי היצירה. אחת ההשפעות הבולטות ביותר של בינה מלאכותית בתחום זה היא היכולת להפוך את תהליך ההפקה לאוטומטי. בעבר, כתיבת חדשות הייתה צריכה לעבור שלבים ידניים רבים, החל מאיסוף מידע על ידי כתבים, עיבוד תוכן על ידי עורכים ועד עריכת תמונות וסרטונים על ידי טכנאים, אך כיום, רבים משלבים אלה טופלו ביעילות על ידי בינה מלאכותית.

דוגמה אופיינית לכך היא Heliograf - מערכת כתיבת החדשות האוטומטית של הוושינגטון פוסט. מערכת זו יצרה יותר מ-300 חדשות ספורט במהלך אולימפיאדת הקיץ בריו 2016, וסייעה לקצר את זמן ההפקה ולהבטיח דיוק על סמך נתונים בזמן אמת. עיתון זה המשיך להשתמש ביעילות בבינה מלאכותית בדיווח על בחירות לנשיאות ארה"ב ב-2016. בעזרת Heliograf, עיתונאים צריכים רק לנטר את התפוקה, בעוד שבינה מלאכותית מטפלת בכל הניסוח הראשוני, מה שעוזר לחסוך זמן תוך הבטחת דיוק ⁽³⁾ . בווייטנאם, עיתון אלקטרוני VnExpress היה גם חלוץ ביישום מערכות המלצות תוכן, התאמת חוויות אישית וניטור ביצועים, ובכך שיפר את יעילות העבודה של מערכת המערכת.

בינה מלאכותית לא רק משתתפת בכתיבת חדשות, אלא גם תורמת לתהליך יצירת התוכן באמצעות ניתוח נתונים וחיזוי מגמות. כלי בינה מלאכותית מסוגלים לסרוק אלפי מסמכים, מדיה חברתית ומקורות חדשות כדי לזהות מילות מפתח, מגמות בדעת הקהל או תחומי עניין בולטים של קוראים. זה עוזר לכתבים ולחדרי חדשות לקבל החלטות אסטרטגיות בבחירת נושאים, גישות וזמני פרסום, ובכך מגדיל את יכולת ההפצה של תוכן עיתונאי.

פלטפורמות כמו Google Trends ו-BuzzSumo המשלבות בינה מלאכותית כדי לנתח התנהגות משתמשים הופכות לכלים מוכרים בשלב טרום-הפקה של העיתונות והתקשורת. בשלב הפוסט-הפקה, בינה מלאכותית ממשיכה להדגים את כוחה באמצעות עריכת טקסט, בדיקת פלגיאט, אופטימיזציה של שפה ושיפור הצגת תוכן. כלים כמו Grammarly, Quillbot או בינה מלאכותית המשולבים ב-CMS לא רק מתקנים שגיאות כתיב, אלא גם מציעים ביטויים קוהרנטיים יותר המתאימים לסגנון העריכה ולקהל היעד. בנוסף, אופטימיזציה של כותרות ומילות מפתח בהתאם לתקני SEO הודות לאלגוריתמים של בינה מלאכותית סייעה להגדיל את הנראות של מאמרים במנועי חיפוש ובמדיה חברתית, ובכך משכה יותר קוראים ללא התערבות ידנית.

ראוי לציין כי בינה מלאכותית תומכת גם בעיתונאים בפיתוח צורות ביטוי חדשות ותוססות כגון איורים, סרטונים וגרפיקה של נתונים. הודות לכלים כמו Midjourney, Adobe Firefly או Runway ML, כתבים יכולים ליצור במהירות איורים או קטעי וידאו מתיאורי טקסט מבלי להזדקק למיומנויות גרפיות מיוחדות. כלים אלה לא רק ממלאים תפקיד של תמיכה טכנית, אלא גם "מעצים" ישירות את היצירתיות, ועוזרים לכל עיתונאי להפוך ל"מפיק" מולטימדיה. במקום לחכות למחלקת העיצוב, עיתונאים יכולים להעלות באופן יזום רעיונות גרפיים כבר משלב התכנון.

ניתן לראות כי אוטומציה של פונקציות הגיעה לשלב הסופי של תהליך ייצור החדשות ויותר ויותר כלי תקשורת מאמצים חדשות שנוצרו על ידי מחשב. "אוטומציה מחליפה עיתונאים באלגוריתמים - לא כאיום, אלא כדרך חדשה לבניית סיפורים" ⁽⁴⁾ .

בינה מלאכותית מסייעת להתאים אישית, לנתח נתוני משתמשים ולשפר את רמת האינטראקציה בין סוכנויות עיתונות לקוראים.

כיום, עיתונות היא לא רק סיפור של תוכן, אלא גם סיפור של נתוני משתמשים. כל קליק, זמן המושקע בכתבה, מכשיר גישה או הרגלי קריאת חדשות לפי שעה ביום... כל אלה ניתנים לתיעוד, לניתוח ולהמרה למידע קלט עבור פעילויות הפקת תוכן עיתונאי על ידי המערכת. זהו הבסיס לעיתונות ליישם בינה מלאכותית בתהליך ההתאמה האישית, ניתוח נתוני משתמשים והגברת האינטראקציה עם הציבור. זהו אחד המאפיינים פורצי הדרך של העיתונות המודרנית.

ראשית, לבינה מלאכותית תפקיד מפתח בניתוח התנהגות משתמשים כדי להתאים אישית תוכן עיתונות. בניגוד לעיתונות מסורתית המספקת מידע המוני, עיתונות מודרנית - שהיתרון הגדול ביותר שלה הוא עיתונים מקוונים - יכולה לספק חוויית קריאה שונה לחלוטין לכל אדם. על ידי מעקב אחר קליקים, זמן קריאה, מדורים מועדפים או אפילו מסגרות זמן גישה, בינה מלאכותית יכולה לבנות דיוקן קורא מפורט. משם, המערכת ממליצה על תוכן מתאים, מתאימה את ממשק התצוגה ואף מציעה כותרות ואורכים של יצירות בהתאם להעדפות צריכת המידע של כל אדם.

דוגמה קונקרטית המראה את יעילות ההתאמה האישית היא מערכת המלצות למאמרים "עשויים לעניין אותך" המוצגת בסוף כל עיתון מקוון. בתחילה, זו הייתה רק רשימה של המאמרים האחרונים או הפופולריים ביותר. עם זאת, כאשר משולבת בינה מלאכותית, המערכת יכולה "ללמוד" מהמשתמש. לדוגמה, אם אתם קוראים לעתים קרובות על חינוך, מדור ההמלצות יתן עדיפות למאמרים בקטגוריית החינוך, עם זמן קריאה דומה, או שנכתבו על ידי מחברים שקראתם בעבר. משם, חוויית הקורא הופכת חלקה יותר, עם תחושה ש"העיתונות מבינה אותך", מה שמגדיל את רמת המעורבות והתשואה למערכת.

בינה מלאכותית מסייעת לשפר את יעילות הפצת התוכן על ידי סיוע לחדרי חדשות לעקוב אחר מגמות קריאת חדשות בזמן אמת. פלטפורמות כמו Google Trends, או נתונים פנימיים ממערכות ניהול תוכן (CMS), מנותחות על ידי בינה מלאכותית כדי לקבוע אילו נושאים מושכים את העניין הרב ביותר בכל מסגרת זמן. כתוצאה מכך, חדרי חדשות יכולים להתאים את אסטרטגיות הפרסום שלהם, להגדיל את הנראות ולהגיע לקוראים בזמן הנכון.

בינה מלאכותית תורמת לשיפור משמעותי של רמת האינטראקציה בין הקוראים לחדר החדשות. בינה מלאכותית לא רק מסתפקת ב"הצעה לקריאה הבאה", אלא גם פותחת אפשרות לאינטראקציה ישירה באמצעות צ'אטבוטים של חדשות. לדוגמה, עיתון Thanh Nien השיק את פרויקט "עיתון חכם" המשתמש בבינה מלאכותית כדי לקרוא ולהגיב לחדשות בהתאם לבקשות המשתמשים, ובכך לחסוך זמן ולשפר את שביעות רצון הקוראים. "מספר המשתמשים בתכונה 'עיתון חכם' גדל ל-16,000 חשבונות, עם כ-4,000 משתמשים חדשים בכל חודש וכ-6,000 בקשות אינטראקציה בכל שבוע" ⁽⁵⁾ . זוהי עדות ברורה לכך שבינה מלאכותית יכולה להפוך לגשר יעיל בין תוכן העיתונות לציבור. בנוסף, בינה מלאכותית תומכת גם בחדר החדשות באופטימיזציה של אסטרטגיות שיווק תוכן, שיפור ביצועי קידום אתרים ואבטחת מידע - גורמים מרכזיים להתפתחות בת קיימא של העיתונות בסביבה הדיגיטלית.

אורחים חווים קריאת עיתונים באמצעות העוזר הווירטואלי של הבינה המלאכותית של עיתון Thanh Nien. תמונה: thanhnien.vn

בינה מלאכותית משנה תפקידים ומקדמת חשיבה עיתונאית מודרנית

בסביבה הדיגיטלית, תפקידם ותפיסת החשיבה של עיתונאים עוברים טרנספורמציה עמוקה תחת השפעת הבינה המלאכותית. בניגוד לעיתונות מסורתית עם תהליך ייצור סגור, המושפע פחות ישירות מנתוני משתמשים, עיתונות מודרנית דורשת מעיתונאים להסתגל למערכת אקולוגית דיגיטלית, ובינה מלאכותית ממלאת את תפקיד השותף התומך. ראשית, עיתונאים מודרניים אינם רק כותבים, אלא גם יוצרים של תוכן מולטימדיה כדי להעביר מידע בצורה מרתקת. בצורות חדשות של עיתונות כמו Longform, Megastory או עיתונות חזותית, מבנה המאמרים אינו מבוסס רק על טכניקות כתיבה מסורתיות, אלא גם בנוי על הרגלי קריאה והרגלי צריכת תוכן בפלטפורמות דיגיטליות. זה דורש מעיתונאים לשנות את תפיסתם מ"ספקי מידע" ל"מעצבי חוויית מידע".

שינוי זה אינו רק תיאורטי, אלא גם אומת על ידי מודלים של יישום מעשי ברחבי העולם. באיטליה, העיתון Il Foglio פרס מוסף עיתון שנכתב כולו על ידי בינה מלאכותית, 4 עמודים ביום במשך חודש, ולאחר מכן מתוחזק מעת לעת. בבריטניה, The Independent משתמש במודל השפה Gemini של גוגל כדי לסכם מאמרים בשירות "Bulletin", תחת פיקוחם של עיתונאים. מודלים אלה מראים כיצד עיתונאים משתפים פעולה עם בינה מלאכותית כדי לספק מידע אמין, הן במהירות והן תוך הבטחת אותנטיות. בכך, בינה מלאכותית אינה מחליפה עיתונאים, אלא "מקלה" עליהם להתמקד בעריכה, בדיקת הקשר, אימות עובדות והבטחת תוכן אתי.

שינוי מהותי נוסף הוא תפיסת העדכון המתמיד. בעבר, עיתונאים יכלו לסיים את עבודתם לאחר פרסום מאמר. אך כעת, בעזרת כלי ניתוח נתונים בזמן אמת, בינה מלאכותית תומכת בניטור ביצועי המאמרים לאחר פרסומם, החל ממספר הצפיות, זמן השהייה ועד למשוב הקוראים. כתוצאה מכך, עיתונאים יכולים להתאים כותרות באופן גמיש, להוסיף מידע או לעדכן פרטים חדשים כדי להאריך את חיי המאמר. מודל "הפרסום הגמיש" הזה דורש מעיתונאים ללוות את המוצרים שלהם גם לפני וגם אחרי הפרסום.

ניתן לראות שבינה מלאכותית אינה מבטלת את תפקידם של העיתונאים, אלא להיפך, מגדירה מחדש את תפקידו. עיתונאים מודרניים לא רק כותבים ומצלמים, אלא גם צריכים להבין נתונים, טכנולוגיה וחשיבה עיצובית של תוכן. בינה מלאכותית הופכת לבן לוויה, לא תחליף, אלא כוח מניע עבור עיתונאים להיות גמישים, יצירתיים וניתנים להסתגלות לנוף המדיה הדיגיטלית של ימינו.

למרות יתרונותיה הרבים, בינה מלאכותית מציבה גם אתגרים רבים והשלכות שליליות על תחום העיתונות והתקשורת. תוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית, למרות היותו מהיר ועשיר, לרוב חסר עומק, רגש ואינטואיציה - המרכיבים המרכיבים את זהותה של העיתונות. ניצול לרעה של בינה מלאכותית יכול להוביל להפצת חדשות מזויפות בקנה מידה גדול, במיוחד באמצעות טכנולוגיות כמו דיפפייק וצ'אטבוטים. כאשר מידע שגוי מתפשט במהירות וקשה לשליטה, האמון בעיתונות המרכזית יישחק. בנוסף, התאמה אישית מוגזמת של תוכן המבוססת על אלגוריתמים גורמת לקוראים ליפול ל"בועת מידע", ולגשת רק למה שמתאים לדעותיהם האישיות, מה שמפחית את יכולתם לחשוב בצורה ביקורתית. בינה מלאכותית יכולה להחליף כמה תפקידים מסורתיים בחדר החדשות, מה שמעלה חששות לגבי תפקידם ותפקידם של עיתונאים. לכן, עיתונות מודרנית צריכה להיות זהירה עם בינה מלאכותית, ולהשתמש בה ככלי תמיכה, ולא כתחליף לבני אדם.

כמה הצעות להכשרת משאבי אנוש בעיתונות ובתקשורת בהקשר הנוכחי

ההתפתחות המהירה של הבינה המלאכותית הביאה לשינויים מהותיים בתחום העיתונות והתקשורת. לצד ההשפעות החיוביות, צפויה שורה של אתגרים אתיים, טכנולוגיים ומשפטיים, במיוחד בהקשר של המסדרון המשפטי בווייטנאם שעדיין נמצא בתהליך של השלמה. בהקשר זה, הכשרת משאבי אנוש בתעשיית העיתונות והתקשורת חייבת להשתנות מהשורש.

ראשית , יש לעבור למצב ההכשרה מלימוד מיומנויות עיתונאיות מסורתיות להקניית יכולות מקיפות בסביבת המדיה הדיגיטלית. תכני ההכשרה כוללים: יצירת תוכן מולטימדיה, חשיבה טכנולוגית, יכולת ניתוח נתונים, אתיקה תקשורתית וכו'. במסגרתם, מיומנויות דיגיטליות ויכולת בינה מלאכותית הופכות לדרישות חובה.

למרות שבינה מלאכותית משפיעה יותר ויותר על כל שלב ושלב בתהליך הייצור של מוצרי עיתונות ומדיה, יישום הבינה המלאכותית עדיין לוקה בחסר בסנכרון בין המחלקות בחדרי החדשות. הסיבה לכך היא חוסר מודעות ומיומנויות לא אחידות בשימוש בבינה מלאכותית בקרב עיתונאים, שרובם למדו את עצמם וחסרים הכשרה פורמלית. מציאות זו דורשת ממוסדות להכשרה בעיתונאות ובתקשורת לא רק לחדש את חשיבת ההכשרה שלהם, אלא גם להפוך את הידע והמיומנויות בשימוש בבינה מלאכותית לנושא בסיסי בתוכניות הכשרה לעיתונאות ובתקשורת. עבור תחומי לימוד הדורשים מיומנויות מיוחדות יותר, יש צורך לשלב תוכן מתקדם, המקשר הכשרה תיאורטית עם תרגול של כלי בינה מלאכותית ספציפיים, המתאימים לכל קו מוצרי תקשורת מולטימדיה.

עבור תוכניות הכשרה לעיתונאות, הכוללות תוכן כגון "בינה מלאכותית בהפקת תוכן עיתונאי", יש לשקול את "ניצול כלי בינה מלאכותית עבור כל סוג של עיתונאות" כחלק חובה ממסגרת תוכנית ההכשרה. זה לא רק מסייע בצמצום פער הדורות בשימוש בטכנולוגיה, אלא גם תורם לשיפור יעילות התיאום בפעולות מעשיות בחדר החדשות. בנוסף, יש להבדיל את פעילויות ההכשרה בהתאם למאפיינים מקצועיים, כגון: עבור ז'אנרים חדשותיים, ניתן ליישם בינה מלאכותית ברמה גבוהה; עבור ז'אנרים של דיווח חוקר, יש צורך במיומנויות בקרה ושליטה הדוקות יותר...

שנית, תוכנית ההכשרה צריכה להיות רב-תחומית, לחבר בין עיתונאות, תקשורת לטכנולוגיית מידע, מדעי הנתונים, שיווק דיגיטלי וכו', ולנוע לעבר סטנדרטיזציה של ידע וחשיבה בשימוש בבינה מלאכותית כדי להגביל את התלות והשימוש לרעה בכלים. העובדה שמספר רב של עיתונאים משתמשים כיום בבינה מלאכותית בעיקר על סמך ניסיון אישי, תוך חוסר התמצאות או הבנה בסיסית, מראה את הדחיפות בסטנדרטיזציה של היכולת להשתמש בטכנולוגיה דיגיטלית.

המצב של "ידיעה אך לא הבנה" או "שימוש אך לא שליטה" טומן בחובו סיכונים רבים, החל משימוש לרעה בכלים ועד לרעה של בינה מלאכותית במצבים לא הולמים. לכן, ההכשרה צריכה לא להסתפק רק בהצגת כלים, אלא גם לשאוף ליצירת חשיבה של שימוש סלקטיבי ואחראי בטכנולוגיה. סטודנטים לעיתונאות ותקשורת צריכים להיות מכירים מושגים כמו למידת מכונה, נתוני אימון, מנגנון הפעולה של צ'אטבוטים או מחוללי תוכן תמונה וכו', כך שיידעו לא רק כיצד להשתמש בבינה מלאכותית אלא גם ידעו כיצד להעריך, לבקר ולנצל אותה בצורה בטוחה ויעילה.

בנוסף, כאשר תוכנית ההכשרה משולבת בכיוון בין-תחומי, הסטודנטים מצוידים בידע בעיתונאות, תקשורת, טכנולוגיית מידע, מדעי הנתונים, שיווק דיגיטלי וכו', אשר יעזור לסטודנטים לא רק לדעת כיצד ליצור תוכן, לתרגל כתיבה, צילום, מיומנויות עריכה וכו', אלא גם להבין כיצד בינה מלאכותית פועלת, לנתח נתוני משתמשים ולבנות אסטרטגיות תקשורת יעילות.

למעשה, למרות שבינה מלאכותית יכולה לייצר במהירות תוכן טקסט, תמונה ווידאו, איכותם של מוצרים אלה עדיין נמוכה משמעותית מהדרישות המקצועיות והאסתטיות של עיתונאות ותקשורת מודרניות. חלק מהציבור מאמין כיום שתוכן הנתמך על ידי בינה מלאכותית לרוב חסר עומק, בעל סגנון כתיבה נוקשה ואינו גמיש ביישומו ⁽⁶⁾ . זה דורש הכשרה של סטודנטים לעיתונאות ותקשורת לא רק בשלב "יצירת תוכן בעזרת בינה מלאכותית", אלא גם בעריכה, אימות ושחזור של תוכן המסופק על ידי בינה מלאכותית. מיומנות "בדיקה לאחר מכן" זו היא שמבדילה תוכן שנוצר על ידי מכונה ממוצרי עיתונאות איכותיים. בהוראה, יש צורך לשלב תרגילים כגון: "השוואת תוכן שנכתב על ידי בינה מלאכותית ובני אדם", "עריכה מחדש של טקסט מבינה מלאכותית", או "זיהוי שגיאות סמנטיות ולוגיות במאמרים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית"... בכך, הסטודנטים מאומנים בעריכה וביצירתיות, והופכים את הבינה המלאכותית לכלי תמיכה, לא תחליף.

שלישית , יש לאמן סטודנטים בחשיבה ביקורתית, חשיבה אנליטית ואימות מידע, משום שאלה מיומנויות שבינה מלאכותית אינה יכולה להחליף אך הן חיוניות ביותר בעידן המידע הכאוטי. פיתוח הבינה המלאכותית הוא לא רק סיפור טכני, אלא גם אתגר מרכזי מבחינת אתיקה ומשפט בעיתונות ובתקשורת. כאשר בינה מלאכותית יכולה ליצור תוכן שנראה "אותנטי" אך אינו מאומת, הסיכון להפצת חדשות מזויפות ותוכן מטעה גבוה מאוד אם לא מבוקר. בהתחשב במצב זה, יש צורך לכלול תוכן בנושא אתיקה של עיתונות דיגיטלית בתוכנית ההכשרה. על הסטודנטים להבין בבירור את העקרונות, כגון: שקיפות מידע, כיבוד פרטיות, גילוי מקורות תוכן... יחד עם זאת, יש צורך לתרגל מיומנויות בטיפול במצבים, כגון: זיהוי תוכן מזויף שנוצר על ידי בינה מלאכותית, קביעת אחריות כאשר מתרחשות שגיאות, או כאשר בינה מלאכותית "מגזימה" מידע מעבר לשליטה.

בנוסף, סטודנטים לעיתונאות ותקשורת צריכים לפתח את היכולת להשתמש בכלים מקומיים ולחשוב באופן עצמאי בטכנולוגיה. סוגיה אסטרטגית היא ההסתמכות היתר על כלי בינה מלאכותית שפותחו בחו"ל, מה שמקשה על העיתונות הווייטנאמית לאבטח נתונים, לשלוט בתוכן ולהבטיח התאמה תרבותית. השימוש הפופולרי בכלים כמו ChatGPT, Grammarly, Canva AI וכו', למרות שהוא נוח, חושף גם מגבלות, אינם מותאמים אישית לקוראים הווייטנאמים ואינם משקפים את מאפייני השפה והתרבות המקומית. זה דורש הכשרת סטודנטים לעיתונאות ותקשורת לא רק לדעת כיצד להשתמש בכלים, אלא גם שתהיה להם הגישה לפתח או להתאים כלים להקשר הווייטנאמי. נושאים הקשורים ל"עיצוב חוויית משתמש (UX)", "התאמה אישית של בינה מלאכותית לשפה מקומית - נתונים" או "הערכת ההשפעה התרבותית של תוכן בינה מלאכותית" צריכים להיכלל בתוכנית ההכשרה כדי לעורר יצירתיות ושליטה טכנולוגית בדור החדש של עיתונאים.

גם מרצים לעיתונאות ולתקשורת צריכים לעבור הכשרה ולעדכן בידע חדש בנוגע לטכנולוגיה ולמדיה דיגיטלית. זהו תנאי הכרחי לחדשנות בתכני ושיטות הוראה בבתי הספר. אחרי הכל, היכולת, המודעות והכישורים של צוות ההוראה הם עדיין הגורמים החשובים ביותר, הקובעים את איכות הכשרת משאבי האנוש לעיתונאות ולתקשורת בהקשר ההפכפך הנוכחי.

ניתן לראות כי בינה מלאכותית יוצרת נקודת מפנה משמעותית בתחום העיתונות והתקשורת, ומביאה הזדמנויות ואתגרים כאחד. כדי להסתגל, יש צורך לחדש באופן משמעותי בהכשרת משאבי אנוש, לא רק תוך הקניית מיומנויות אלא גם בפיתוח חשיבה טכנולוגית, קיבולת נתונים ואתיקה מקצועית. מוסדות הכשרה צריכים למלא תפקיד חלוצי בעדכון תוכניות, שיטות הוראה וחיזוק קשרים מעשיים עם סוכנויות עיתונות ותקשורת. רק כאשר יהיה דור של עיתונאים בעלי מומחיות מוצקה, טכנולוגיה טובה והבנה מעמיקה של ההקשר, נוכל לשלוט בבינה מלאכותית, לנצל את כוחה לשרת את האינטרסים של הקהילה ולהגן על ערכי הליבה של העיתונות.

--------------------------

(1) Oxford Insights (בריטניה): דו"ח "מדד מוכנות ממשלתית לבינה מלאכותית 2022" .

(2) ראו: ThinkTank VINASA: וייטנאם בעידן הטרנספורמציה הדיגיטלית , הוצאת הספרים העולמית, 2022.

(3) ראו: ליו וון יונג, דיפ נגון (מתרגם): בינה מלאכותית בפעולה - מהפכה מקיפה בחינוך , הוצאת התעשייה והמסחר, 2025.

(4) ראה: Túñez-López, M., Toural-Bran, C., & Valdiviezo Abad: "אוטומציה, בוטים ואלגוריתמים ביצירת חדשות. השפעה ואיכות של עיתונות מלאכותית", Revista Latina de Comunicación Social , 2019, 74, עמודים 14311 - 14311 - 14311

(5) נגוק לי: "העיתונאי נגוין נגוק טואן, עורך ראשי של עיתון טאנה ניין: הקשר בין העיתונות לעסקים הוא קשר סימביוטי", עיתון טאנה ניין, 2023 , https://thanhnien.vn/nha-bao-nguyen-ngoc-toan-tong-bien-tap-bao-thanh-nien-moi-quan-he-giua-bao-chi-va-doanh-nghiep-la-moi-quan-he-cong-sinh-185230617194253703.htm?utm_source=chatgpt.com

(6) ד"ר פאם טי מאי ליאן וקבוצת סטודנטים מהאקדמיה לעיתונאות ותקשורת: תוצאות סקר דעת קהל במסגרת הנושא "יישום בינה מלאכותית ביצירת עבודות עיתונות אלקטרוניות בווייטנאם כיום", 4-2025.

מקור: https://tapchicongsan.org.vn/web/guest/nghien-cu/-/2018/1094602/tri-tue-nhan-tao-%28ai%29-va-nhung-van-de-dat-ra-trong-dao-tao-nguon-nhan-luc-bao-chi%2C-truyen-thong-hien-nay.aspx